密度プロット
Contents
2. 密度プロット¶
2.1. 概要¶
密度プロットとは
2.2. Plotlyによる作図方法¶
Plotlyでは，plotly.figure_factory.create_distplot()でDensity plotを作成可能です．
import plotly.figure_factory as ff
fig = ff.create_distplot(
df['x_col'].values.reshape(1, -1),
['label'], show_hist=False)
上記の例では，dfのcol_x列をX軸，その確率密度をY軸にとったDensity plotのオブジェクトfigを作成します．
ただし，labelのように凡例名を指定する必要があることにご注意ください．
```{admonition} show_hist=False
plotly.figure_factory.create_distplot()はデフォルト設定でヒストグラムとDensity plotの両方を作図します．Density plotのみ表示したい場合は，show_hist=Falseを指定しましょう．
2.3. MADB Labを用いた作図例¶
2.3.1. 下準備¶
import pandas as pd
import plotly.figure_factory as ff
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
# 前処理の結果，以下に分析対象ファイルが格納されていることを想定
PATH_DATA = '../../data/preprocess/out/episodes.csv'
# Jupyter Book用のPlotlyのrenderer
RENDERER = 'plotly_mimetype+notebook'
def show_fig(fig):
"""Jupyter Bookでも表示可能なようRendererを指定"""
fig.update_layout(margin=dict(t=50, l=25, r=25, b=25))
fig.show(renderer=RENDERER)
df = pd.read_csv(PATH_DATA)
2.3.2. 各話のページ数の分布¶
df_plot = df.copy()
fig = ff.create_distplot(
df_plot['pages'].values.reshape(1, -1),
['全雑誌'], show_hist=False)
fig.update_layout(title_text='各話のページ数')
show_fig(fig)
fig = ff.create_distplot(
df_plot['weeks'].values.reshape(1, -1),
['全雑誌'], show_hist=False)
fig.update_layout(title_text='作品別の合計連載週数')
fig.update_xaxes(range=[0, 200])
show_fig(fig)
2.3.3. 作品別の合計連載週数¶
df_plot = df.value_counts('creator').reset_index(name='weeks')
fig = ff.create_distplot(
df_plot['weeks'].values.reshape(1, -1),
['全雑誌'], show_hist=False)
fig.update_layout(title_text='作者別の合計連載週数')
show_fig(fig)
fig = ff.create_distplot(
df_plot['weeks'].values.reshape(1, -1),
['全雑誌'], show_hist=False)
fig.update_layout(title_text='作者別の合計連載週数')
fig.update_xaxes(range=[0, 200])
show_fig(fig)